一、主要功能

1. 高分辨率 3D 模型生成：支持 512³ 至 1536³ 不同分辨率的 3D 模型生成，最高可输出 1536³ 分辨率的高精度资产，满足不同场景对细节的需求。
2. 复杂拓扑与丰富材质还原：能够处理开放表面、非流形几何及全封闭结构，同时捕捉 PBR 属性（包括半透明表面的不透明度），还原真实的材质效果。
3. 双向格式高效转换：通过 O-Voxel 结构实现网格与 O-Voxel 之间的瞬时无优化双向转换，转换时间仅需毫秒至秒级。
4. 形状条件纹理生成：可为输入的 3D 网格和参考图片生成对应的纹理，提升 3D 模型的视觉表现力。
5. 多格式导出与可视化：支持将生成的 3D 模型导出为 GLB 格式，同时提供渲染视频功能，方便展示和应用。

二、技术原理

1. 核心架构：采用 40 亿参数的大规模流匹配 Transformer，结合基于稀疏体素的 3D VAE，构建高效的生成模型框架。
2. O-Voxel 表示法：创新的全向体素结构，同时编码几何形状和外观信息，无需有损转换即可支持任意拓扑结构，兼顾表达能力与效率。
3. 稀疏 3D VAE 压缩：通过 16 倍空间下采样的稀疏 3D VAE，将 1024³ 分辨率的资产编码为仅约 9.6K 个潜在令牌，在几乎不损失感知质量的前提下实现紧凑的潜在空间表示。
4. 流匹配生成机制：借助流匹配 Transformer 的强大建模能力，快速学习图像到 3D 资产的映射关系，实现高效推理。

三、应用场景

1. 电商产品展示：生成带 PBR 材质的 3D 产品模型，用于电商平台的 3D 展示、虚拟试用等场景，提升用户购物体验。
2. 游戏与影视制作：快速构建高精度 3D 道具、场景资产，缩短游戏开发和影视特效制作的周期。
3. 3D 打印领域：生成基础 3D 模型，经配套的孔洞填充等后处理脚本优化后，可用于 3D 打印生产。
4. 虚拟资产创作：为元宇宙、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等领域提供高质量 3D 虚拟资产，支持场景搭建与内容创作。
5. 科研与教育：用于 3D 建模相关的学术研究、教学演示，帮助开发者和学习者快速实现图像到 3D 的转换。

四、使用方法

1. 环境准备：需使用 Linux 系统，配备至少 24GB 显存的 NVIDIA GPU（已验证 A100、H100）；安装 CUDA Toolkit 12.4、Conda 环境及 Python 3.8 以上版本。
2. 依赖配置：通过 Conda 管理依赖，参考官方 GitHub 仓库的安装指南配置相关环境变量和依赖包。
3. 代码调用：导入相关库（cv2、imageio、torch 等），设置环境贴图，加载 Trellis2ImageTo3DPipeline 管道，输入目标图片并运行生成 3D 网格。
4. 模型优化与导出：对生成的网格进行简化处理，可渲染为视频文件，或通过后处理导出为 GLB 格式（支持 WebP 扩展）。
5. 注意事项：详细安装步骤和依赖清单需参考官方 GitHub 仓库，确保环境配置符合要求以保证正常运行。

五、适用人群

1. 电商行业从业者：需要快速将产品图片转为 3D 展示模型的商家、运营人员及设计师。
2. 3D 内容创作者：游戏开发者、影视特效设计师、虚拟资产创作者等需要高效生成 3D 模型的专业人士。
3. 科研人员：从事 3D 生成模型、计算机视觉相关研究的学术人员和工程师。
4. 技术学习者：学习图像到 3D 转换技术、3D 建模工具使用的学生和开发者。
5. 3D 打印爱好者与从业者：需要将图片快速转为可打印 3D 模型的用户。

六、优缺点介绍

1. 优点

• 生成效率高：在 NVIDIA H100 GPU 上，512³ 分辨率模型生成仅需 3 秒，1536³ 分辨率约 60 秒，远快于传统 3D 建模方式。
• 保真度高：支持复杂拓扑结构和 PBR 材质，能还原透明、半透明等细节，生成的 3D 模型视觉效果出色。
• 压缩效率优：通过稀疏 3D VAE 实现高效 latent 编码，在保证质量的同时减少资源占用。
• 格式兼容性好：支持网格与 O-Voxel 双向转换，可导出 GLB 格式，适配多种应用场景。
• 开源免费：基于 MIT 许可证开源，代码和数据集公开，便于二次开发和研究使用。

2. 缺点

• 硬件要求高：仅支持 NVIDIA 高端 GPU，且对显存要求较高，普通用户难以满足运行条件。
• 系统兼容性有限：目前仅在 Linux 系统上经过测试，Windows、Mac 等系统暂不支持。
• 存在几何缺陷：生成的原始网格可能包含小孔或轻微拓扑不连续，需后处理才能满足 watertight 需求。
• 缺乏人工偏好对齐：未经过 RLHF 等对齐训练，输出风格受训练数据分布影响，可能需要多次调整输入以达到理想效果。

分类标签